PingOneのデータをChatGPTで活用する方法｜MCP接続3ステップ
CData Connect AIのMCPサーバーを使うと、PingOneのデータにChatGPTから自然言語で直接アクセスできます。ローカルインストール不要で、3ステップ・約5分でPingOneとChatGPTの連携が完了します。
「PingOneのデータをもっとすばやく活用したい」「レポート作成や商談準備に時間をかけたくない」とお考えの営業・データ担当者の方は多いのではないでしょうか。ChatGPTはModel Context Protocol (MCP) に対応しており、外部データソースと接続することで、業務データを自然言語のまま操作・分析できます。本記事では、CData Connect AI を使ってPingOneのデータをChatGPTから直接活用する手順を解説します。
CData Connect AI は、PingOneを含む数百のデータソースをMCP経由でAIツールにつなげるクラウドサービスです。接続情報はConnect AI側で一元管理されるため、ChatGPTにPingOneの認証情報を直接渡すことなくセキュアに連携できます。
PingOne × ChatGPT 連携でできること
PingOneとChatGPTをMCP経由で接続すると、自然言語のプロンプトだけでPingOneの業務データを検索・分析・操作できるようになります。以下に代表的な活用シナリオを3つ紹介します。
データの自然言語検索・絞り込み
「条件に合うPingOneのデータを一覧にまとめて」と入力するだけで、ChatGPTがリアルタイムでデータを取得し、指定した軸で整理した結果を返してくれます。画面を開いて手動で絞り込む手間がなくなり、確認作業がチャット1行で完結します。
データの概要・サマリー生成
「指定したPingOneのレコードについて、関連情報も含めてまとめて」と指示すると、ChatGPTが必要なデータを取得し、ポイントを整理して提示します。情報収集にかかる時間を、チームとして大幅に圧縮できます。
集計・レポートの自動作成
「PingOneのデータを期間別に集計してCSV形式でまとめて」のように指示すると、ChatGPTがデータを集計し、フォーマット済みの出力を生成します。定期的な集計レポートの作成工数を、部門横断的に削減できます。
PingOneとChatGPTを連携する手順
以下の3ステップで設定します。所要時間は約5分です。
ステップ1: ChatGPT 用のPingOne への接続を設定
ChatGPTからCData Connect AIのリモートMCPを介してPingOneに接続します。まずはConnect AIでPingOneへの接続を設定します。
- Connect AIアカウントにログインし、「Sources」をクリック、続いて「 Add Connection」をクリックします。
- Add Connectionパネルから「PingOne」を選択します。
-
PingOne に接続するために必要な認証プロパティを入力します。
PingOne に接続するには以下のプロパティを設定します。
- Region：自身のPingOne 組織のデータがホスティングされている地域。
- AuthScheme：PingOne に接続する際に使用する認証の種類。
- WorkerAppEnvironmentId （デフォルトのPingOne ドメインを使用する場合に必要）、またはAuthorizationServerURL のいずれかで、下で説明するように設定します。
WorkerAppEnvironmentId の設定
WorkerAppEnvironmentId は、Worker アプリケーションが存在するPingOne 環境のID です。 このパラメータは、環境がデフォルトのPingOne ドメイン（auth.pingone）を利用している場合のみ使用されます。 これは、ヘルプドキュメントのカスタムOAuth アプリケーションの作成で説明するように、PingOne への認証に使用するカスタムOAuth アプリケーションを作成した後に設定します。
はじめに、このプロパティの値を見つけます。
- 自身のPingOne 組織のホームページからナビゲーションサイドバーに移動し、Environments をクリックします。
- OAuth / Worker のカスタムアプリケーションを作成した環境（通常はAdministrators）を見つけ、Manage Environment をクリックします。 環境のホームページが表示されます。
- 環境のホームページのナビゲーションサイドバーで、Applications をクリックします。
- リストから、OAuth またはWorker アプリケーションの詳細を見つけます。
-
Environment ID フィールドの値をコピーします。
以下の例に似たものになるはずです：
WorkerAppEnvironmentId='11e96fc7-aa4d-4a60-8196-9acf91424eca'
次に、WorkerAppEnvironmentId をEnvironment ID フィールドの値に設定します。
AuthorizationServerURL の設定
AuthorizationServerURL は、お使いのアプリケーションが配置されている環境のPingOne 認可サーバーのベースURL です。 このプロパティは、PingOne プラットフォームAPI ドキュメントで説明されているように、環境にカスタムドメインを設定した場合にのみ使用されます。 Custom Domains を参照してください。
OAuth でのPingOne への認証
PingOne はOAuth とOAuthClient 認証の両方をサポートしています。 上述の設定手順に加え、OAuth またはOAuthCliet 認証をサポートするために、さらに2つの手順を完了する必要があります。
- ヘルプドキュメントのカスタムOAuth アプリケーションの作成で説明するように、カスタムOAuth アプリケーションを作成して設定します。
- ドライバーがデータモデル内のエンティティにアクセスできるようにするには、ヘルプドキュメントのAdministrator Roles での説明のとおり、使用するアドミンユーザー / ワーカーアプリケーションに対して正しいロールを設定していることを確認してください。
- 以下のサブセクションで説明されているように、選択した認証スキームと認証フローに適切なプロパティを設定します。
OAuth（認可コードグラント）
AuthScheme をOAuth に設定します。
デスクトップアプリケーション
OAuth アクセストークンの取得およびリフレッシュ
以下を設定して、接続してください。
- InitiateOAuth：GETANDREFRESH。繰り返しOAuth の交換を行ったり、手動でOAuthAccessToken を設定する必要をなくすには、InitiateOAuth を使用します。
- OAuthClientId：カスタムOAuth アプリケーションを作成した際に取得したClient ID。
- OAuthClientSecret：カスタムOAuth アプリケーションを作成した際に取得したClient Secret。
- CallbackURL：カスタムOAuth アプリケーションの登録時に定義したリダイレクトURI。例：https://localhost:3333
接続すると、CData 製品 はデフォルトブラウザでPingOne のOAuth エンドポイントを開きます。ログインして、アプリケーションにアクセス許可を与えます。 ドライバーはこれでOAuth プロセスを完了します。
- ドライバーはPingOne からアクセストークンを取得し、それを使ってデータをリクエストします。
- OAuth 値はOAuthSettingsLocation で指定された場所に保存され、接続間で永続化されるようにします。
ドライバーはアクセストークンの期限が切れると自動的にリフレッシュします。
Web アプリケーションやヘッドレスマシン、クライアントクレデンシャルグラントを含むその他のOAuth メソッドについては、ヘルプドキュメントを参照してください。
- 「Save & Test」をクリックします。
これで、ChatGPTからPingOneに接続する準備が整いました！
ステップ2: ChatGPTをCData Connect AIに接続
ChatGPTにCData Connect AIコネクタを追加するには、以下の手順に従います。
- ChatGPTにPlus またはProサブスクリプションでサインインします。
- 左側のパネルから「アプリ」に移動します。
- 一覧から「CData Connect AI」アプリを選択します。
- 「Connect」をクリックしてConnect AIアカウントで認証します。
- 「CData Connect AIでサインイン」をクリックして、ChatGPTアカウントにConnect AIを追加します。
- 認証が成功すると、ChatGPTにリダイレクトされます。
- 「チャットを開始」をクリックして、Connect AIがバックグラウンドで接続された状態でChatGPTとの新しい会話を開始します。
ステップ3: ChatGPTでPingOneのデータをリアルタイムで探索
設定はこれで完了です。さっそくPingOneのデータを自然言語で問い合わせてみましょう。
- ChatGPTで新しい会話を開始します。
- Connect AIは通常、チャット内で自動的に有効になります。有効になっていない場合は、チャットボックス下の「」→「More」→「CData Connect AI」と進み、ドロップダウンからコネクタを有効化します。
- 自然言語のプロンプトでデータの探索を開始できます（下記のサンプルプロンプトをご参照ください）。
- ChatGPTによるPingOneへのアクセスを許可します。続行する場合は「Query Data」、拒否する場合は「Deny」をクリックします。
- ChatGPTは自然言語のクエリをSQLに変換し、Connect AI MCP Serverを介してPingOneのデータに対して実行します。
こんなプロンプトが使えます
接続設定後、以下のようなプロンプトをそのままChatGPTに入力してPingOneデータを操作できます。
- 「PingOneで利用できるテーブルの一覧を教えて」
- 「PingOneから直近30日以内に更新されたデータを上位10件表示して」
- 「指定したPingOneのレコードについて詳細情報を整理してまとめて」
- 「PingOneのデータを期間別に集計してCSV形式で出力して」
- 「特定の条件に合うPingOneのデータを全件取得して一覧にして」
ChatGPT のプラン別対応状況
ChatGPTでカスタムConnectors（MCP接続）を利用できるかどうかは、契約プランによって異なります。導入前に以下の対応表でご確認ください。
| プラン | カスタムConnectors（MCP） | CData Connect AI経由のPingOne連携 |
|---|---|---|
| Free | 非対応 | 利用不可 |
| Plus | 対応 | 利用可 |
| Pro | 対応 | 利用可 |
| Team | 対応 | 利用可（組織管理者の許可が必要な場合あり） |
| Enterprise | 対応 | 利用可（管理者によるコネクタ許可設定が必要） |
PingOne × ChatGPT 連携のよくある質問
- PingOneのデータをChatGPTで操作するにはどうすればよいですか？
- CData Connect AIのMCPサーバーを使います。Connect AIにPingOne接続を設定し、ChatGPT（Plus/Pro/Team/Enterprise）のコネクタにMCPエンドポイントを登録するだけです。3ステップ・5分で完了します。
- ChatGPT無料プランでもPingOneに接続できますか？
- いいえ。ChatGPTのカスタムConnectors機能はPlus、Pro、Team、Enterpriseプランが必要です。無料プランはカスタムMCPコネクタをサポートしません。
- PingOneとChatGPTを連携するとどんな操作ができますか？
- 自然言語でのデータ検索・更新・集計・レポート作成が可能です。「条件に合うデータを一覧にして」「指定したレコードの概要をまとめて」と入力するだけで、PingOneのリアルタイムデータをChatGPTが取得・回答します。
- PingOne以外のデータソースにも同様に接続できますか？
- はい。CData Connect AIはPingOneのほか、BigQuery、HubSpot、kintone、Dynamicsなど270以上のデータソースに対応しています。同様の手順で他のサービスにも接続できます。
まとめ
CData Connect AIのMCPサーバーを使えば、PingOneのデータ検索・絞り込み・サマリー生成・集計レポート作成を、ChatGPTとの自然言語のやり取りだけで完結できます。設定はConnect AI側でのPingOne接続と、ChatGPT側でのコネクタ追加の2箇所のみで、所要時間は約5分です。無料プランでは利用できない点にご注意ください。本手順は本記事最終更新時点のChatGPT UIおよびCData Connect AIの画面で検証済みです。
PingOneとAIエージェントの連携は、ChatGPT以外にも広がっています。Dify から接続したい場合はこちらの記事、Goose CLI エージェントから接続する場合はこちらの記事をご参照ください。OpenCode からの接続はこちら、Claude からの接続はこちらで解説しています。そのほかのPingOne 連携記事はPingOne 連携記事一覧からまとめてご覧いただけます。
CData Connect AIの無料トライアルをご利用いただくと、PingOneをはじめとする270以上のデータソースにChatGPTから自然言語でアクセスできます。データ活用の幅をチーム全体で広げたい方は、ぜひお試しください。
最終更新: 2026年6月